Development of a Stereo Camera-Based Autonomous Obstacle Avoidance Drone System

최근, 드론을 활용한 정찰, 수색, 및 구조 활동 등에 관한 연구가 증가하고 있다. 하지만, 기존 연구는 3D LiDAR나 정밀 SLAM 기반 시스템을 통해 높은 정확도를 제공했으나, 센서의 무게와 비용으로 인해 소형 드론에 적합하지 않고, 주로 평지 위주로 설계·검증되어 복잡한 지형에서의 성능이 제한적이라는 한계가 있다. 본 논문에서는 스테레오 카메라와 거리센서를 융합한 저비용 자율 회피 드론 시스템을 제안한다. 이 시스템은 고가의 3D LiDAR를 대체할 수 있는 현실적인 대안으로서, 센서 구성과 시스템 복잡도를 줄이는 동시에 경사지나 숲과 같은 복잡 지형에서도 안정적인 비행을 가능하게 한다. 또한, 장애물 팽창 기법을 통해 자율 회피 성능 면에서 3D LiDAR 기반 시스템과 유사한 수준을 구현하였다. 본 연구의 주요 기여는 다음과 같다. 첫째, 스테레오 카메라와 거리센서만으로 3D LiDAR 수준의 장애물 인식 및 지형 추적 성능을 달성한다. 둘째, 기존의 평지 중심 연구와 달리, 복잡한 경사지와 수목 환경에서도 알고리즘의 성능을 검증하여 안정성을 입증한다. 셋째, 제안된 시스템은 PX4-ROS2 기반으로 설계되어 독립적 모듈로 구성되었고, 시뮬레이션과 실제 비행 환경에 동일한 시스템이 사용되어 확장성과 재사용성이 높다. 본 논문에서는 기존 연구의 한계를 분석한 뒤, 제안된 장애물 인식 및 자율 회피 시스템의 세부 알고리즘과 구조를 설명하고, 시뮬레이션 및 실제 비행 실험 결과를 통해 그 성능을 검증한다.